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Publié il y a 6 jours

MLOps Engineer - Python - MLOps - Cloud - Architecture Gcp H/F

Entreprise
Localisation
Paris - 75
Sur site
Type de contrat
Niveau
Rémunération
Pas de salaire renseigné

Salaire du marché

Médiane du marché
63k€
Estimation
60k€fourchette habituelle85k€

Cette offre n'affiche pas de salaire. D'après 23 offres pour ce poste (tous niveaux, Paris), le marché se situe autour de 63k€ (60k€–85k€).

Médiane du marché
580€/j
Estimation
513€/jfourchette habituelle625€/j

Cette offre n'affiche pas de TJM. D'après 27 offres pour ce poste (tous niveaux, Paris), le marché se situe autour de 580€/j (513€/j–625€/j).

TJM du marché pour AI/ML Engineer à Paris : médiane 580 €/jour, P25–P75 : 513–625 €/jour, n = 27 offres. TJM Python à Paris

Salaire du marché pour AI/ML Engineer à Paris : médiane 62 500 €/an, P25–P75 : 60 000–85 000 €/an, n = 23 offres. Salaire Python à Paris

Baromètre TJM et salaires IT

Description du poste

Le besoin

Dans le cadre du renforcement d'une Data Factory, nous recherchons un(e) MLOps Engineer expérimenté(e) pour rejoindre une équipe transverse chargée de concevoir, déployer et maintenir des solutions Python, MLOps et Cloud à destination des équipes internes.

La mission s'inscrit dans un environnement technologique orienté IA, Machine Learning et GenAI, avec un fort enjeu d'industrialisation et de mise à disposition de solutions robustes, scalables et facilement exploitables.

Vos principales missions seront de :

  • Déployer et administrer des environnements et outils sur Google Cloud Platform (GCP).

  • Industrialiser les projets IA / GenAI / Machine Learning, notamment à travers Vertex AI Pipelines.

  • Concevoir et gérer le déploiement d'applications et de conteneurs via Cloud Run.

  • Développer, packager et maintenir des librairies Python internes facilitant le travail des équipes utilisatrices.

  • Mettre en place et maintenir les dispositifs de monitoring et de supervision des systèmes en production.

  • Intégrer les standards et bonnes pratiques MLOps : CI/CD, automatisation des déploiements et gestion du cycle de vie des modèles.

  • Appliquer une démarche FinOps afin de suivre, maîtriser et optimiser les coûts liés aux infrastructures Cloud.

  • Participer à l'amélioration continue de l'architecture et des outils mis à disposition des équipes.

Exigences du poste

Compétences requises

  • Python
  • MLOps
  • Google Cloud Platform
  • Vertex AI
  • Vertex AI Pipelines
  • Cloud Run
  • CI/CD
  • FinOps

Un plus

  • Cloud
  • Artificial Intelligence
  • GenAI
  • Machine Learning
  • Monitoring / Observability
  • Automation
  • Continuous Improvement

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Plan d'action

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À propos de l'entreprise

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